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| Kriterium |  Knowledge Modeling Shape-First Modeling |  Delivery RAID Log |  Product Discovery Experiment Canvas |  Product Discovery Hypothesis Prioritization Canvas |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Shape-First Modeling definiert Datenqualität über Shapes, bevor Implementierung oder Integration ausfranst. Der Ansatz passt, wenn Validierung und Data Contracts von Anfang an Teil des Designs sein sollen. | Wenn Risiken, Annahmen und Abhängigkeiten über mehrere Streams verstreut sind, bündelt ein RAID Log die operative Lage an einem Ort. Offene Punkte bleiben dadurch sichtbar, statt in Statusgesprächen oder Mails zu zerfallen. | Wenn Experimente später nicht mehr lesbar sind, ordnet sie Hypothese, Signal und Lernziel auf einer Fläche. Sie schafft Klarheit darüber, was ein Test wirklich beweisen soll. | Wenn viele Hypothesen konkurrieren, bringt sie Ordnung in Lernreihenfolge und Bedeutung. Sie zeigt, was zuerst getestet werden sollte und warum die Reihenfolge zählt. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Niedrig | Niedrig | Mittel |
Zeitunterschiedlich | Halber Tag pro Domain Slice | 30 min Setup, dann laufend | 30-60 min | 60-90 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-4 | 1-3 Pflege, Briefing für alle | 1-5 | 3-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Async | Workshop + Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | SHACL or ShEx Shapes, Validation Reports, Data Contracts, Shape Documentation | RAID Log, Statusbericht-Quelle | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik | Priorisierungs-Canvas, Hypothesen-Backlog |
Tagskeine Überschneidung | WissensgraphValidierungSemantik | RisikoTrackingStakeholderGovernance | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese | ExperimentePriorisierungDiscoveryHypothese |